L’integrazione tra AI e omnicanalità sta ridisegnando i confini del retail. Dalla gestione di milioni di transazioni all’assistenza clienti, passando per l’e-commerce e il marketing, le aziende stanno sperimentando soluzioni che vanno oltre i “quick wins” e che puntano a trasformare radicalmente la relazione con il consumatore. L’esperienza di Prénatal Retail Group, raccontata da Marcello Brivio, Digital & CX Manager di PRG Prénatal Retail Group, nel corso del convegno, AI for OCX: le strategie delle aziende italiane, organizzato dall’Osservatorio Omnichannel Customer Experience del Politecnico di Milano, rappresenta un caso emblematico per comprendere le opportunità e le sfide di questa evoluzione.
Indice degli argomenti
L’AI nei reparti marketing ed e-commerce
Nel racconto di Brivio emerge come l’adozione dell’Intelligenza Artificiale non sia limitata a un singolo dipartimento, ma coinvolga più aree aziendali. Il marketing utilizza già l’AI generativa per supportare la produzione degli asset creativi, soprattutto quando non è possibile organizzare shooting fotografici tradizionali. L’e-commerce, invece, sfrutta l’AI per la creazione delle schede prodotto, con testi ottimizzati per il merchandising e la ricerca online.
Un esempio significativo riguarda la gestione dei commenti ricevuti dai clienti dopo gli acquisti. Ogni mese arrivano migliaia di feedback, molti dei quali destrutturati e complessi da analizzare manualmente. L’uso di modelli linguistici come ChatGPT consente di sintetizzare rapidamente gli insight, identificando ad esempio i commenti negativi legati a specifiche categorie di prodotto, come i seggiolini auto. Brivio ha sottolineato come «fino a due anni fa questa attività richiedeva query complesse o letture manuali ripetute, mentre oggi l’AI rende il processo quasi istantaneo».
Customer intelligence e modelli predittivi
L’evoluzione più rilevante riguarda però la capacità di trasformare enormi quantità di dati in informazioni predittive. Prénatal Retail Group gestisce oltre due milioni di carte fedeltà attive ogni anno, con circa venti milioni di scontrini generati dalle diverse insegne. Questi dati confluiscono in un Data Lake centralizzato, collegato a strumenti di analisi potenziati dall’AI.
Tradizionalmente il CRM restituiva dati descrittivi sul passato o sul presente dei clienti, come la frequenza degli acquisti o il valore medio dello scontrino. L’introduzione di modelli predittivi consente invece di stimare la probabilità di comportamenti futuri. Sono stati sviluppati algoritmi per individuare i clienti con alta probabilità di spesa, quelli a rischio di abbandono e persino per stimare la presenza di un «figlio nascosto» all’interno della famiglia di un cliente, incrociando i comportamenti di acquisto con i dati disponibili. «Conoscere l’età e il sesso di un bambino collegato a una carta fedeltà è cruciale per personalizzare la comunicazione», ha spiegato Brivio, sottolineando come l’AI consenta di stimare queste informazioni anche quando non vengono fornite in fase di iscrizione.
L’impatto dell’AI sul customer service
Un altro ambito di forte trasformazione è quello dell’assistenza clienti. Secondo Brivio, l’AI customer service ha conosciuto «evoluzioni rapidissime negli ultimi anni di utilizzo mainstream». L’azienda ha integrato moduli di intelligenza artificiale nel proprio sistema di gestione dei ticket, ottenendo tre vantaggi principali. Il primo riguarda la capacità di rilevare subito il sentiment negativo di un ticket in ingresso, permettendo agli operatori di dare priorità ai casi più critici e prevenire possibili escalation sui social media o nei punti vendita. Il secondo beneficio è legato alla produttività: un riassunto aggiornato delle interazioni consente a ogni nuovo operatore di avere rapidamente il quadro della situazione. Infine, l’AI contribuisce a personalizzare i messaggi, rendendo le risposte meno standardizzate e più vicine al tono del cliente.
Brivio ha evidenziato come questo approccio sia particolarmente utile durante i periodi di picco, come il Natale per i negozi Toy Center, quando il volume di richieste cresce in modo esponenziale e il rischio di insoddisfazione aumenta.
Chatbot e consulenza pre-vendita
Parallelamente, Prénatal sta sperimentando l’uso di chatbot integrati con l’API di ChatGPT per offrire una consulenza in fase di pre-vendita. Se il customer service tradizionale si concentra sul post-vendita, qui l’obiettivo è guidare il cliente nella scelta del prodotto. Il chatbot utilizza le informazioni presenti sul sito prenatal.com come knowledge base, fornendo risposte dettagliate e arrivando a comparare diversi articoli in modo sofisticato. «L’obiettivo è trasformare il chatbot in un vero consulente digitale, capace di accompagnare il cliente nel percorso di acquisto», ha spiegato Brivio.
Questa sperimentazione, ha aggiunto, comporta anche una valutazione dei costi: l’utilizzo delle API di ChatGPT ha un modello a consumo, che impone di misurare con precisione l’impatto sul business. Secondo Brivio, ogni implementazione deve dimostrare un ritorno tangibile, sia in termini di incremento delle vendite, sia nel contenimento dei costi o nel miglioramento misurabile della Customer Experience.
Dati, etica e misurabilità
La riflessione si è conclusa con due elementi centrali: la gestione dei dati e il tema etico. Brivio ha ricordato come sia essenziale utilizzare solo dati anonimizzati all’interno del Data Lake, evitando in ogni caso di fornire informazioni personali o sensibili ai sistemi di AI. Ha richiamato l’attenzione anche su episodi di esposizione impropria di dati avvenuti a livello globale, a conferma della necessità di cautela.
Sul piano etico, ha sottolineato i rischi di considerare l’AI solo come uno strumento di riduzione dei costi del personale: «La tentazione è pensare che se prima servivano tre persone, ora ne basti una con ChatGPT. Ma questo non può essere il futuro del retail». L’obiettivo deve essere invece quello di affiancare le persone, migliorando produttività e innovazione senza sostituire il valore umano, che rimane centrale soprattutto nell’esperienza di acquisto fisica.
Verso una nuova Customer Experience
Il caso Prénatal dimostra come l’adozione di soluzioni di AI e omnicanalità non si esaurisca in singoli progetti pilota, ma richieda un approccio strutturale che tocchi più reparti aziendali, dai dati al marketing, dall’e-commerce al customer service. Gli strumenti possono generare valore se supportati da una governance attenta alla privacy, da un’etica chiara nell’utilizzo e da un sistema di misurazione dell’impatto. Per i retailer italiani, la sfida è tradurre queste sperimentazioni in pratiche consolidate, capaci di rispondere alle esigenze dei clienti e di garantire ritorni concreti sugli investimenti.
